Transcript regresilinier

REGRESI LINIER
Dewi Gayatri
Defenisi :



Analisis regresi merupakan salah satu metode analisis data yang
memanfaatkan hubungan antara dua variabel atau lebih dimana
variabel terikatnya berbentuk numerik
Y=variabel dependen, tak bebas, tergantung, respon, outcome.
X=variabel independen, bebas, tak tergantung, prediktor.
Tujuan:
• Menyelidiki bentuk/pola hubungan antara Y dengan X.
•
Mengestimasi/menduga mean atau rata-rata dari Y populasi
berdasarkan X yang diberikan.
Regresi Linier
Dapat dilihat dari diagram tebar
Pola hubungan
Analisis dengan membuat garis rekaan yang linier
pada diagram tebarnya.
Persamaan matematis regresi linier sederhana
Y= a + bX
Y= variabel terikat
X= variabel bebas
a= intercept/nilai awal, besarnya nilai variabel Y
apabila variabel X= 0
b= slope/ besarnya perubahan nilai variabel Y
apabila variabel X berubah 1 unit
Persamaan matematis regresi liner berganda:
Y= a + b1 X1 +… +bn Xn
Garis regresi linier
Koefisien a dan b dihitung berdasarkan
metode kuadrat terkecil (didasarkan pada
perkiraan bahwa jarak ordinat titik ordinat
pengamatan ke garis khayalan)
Korelasi : Pearson product Moment (r)
Koefisien Determinan (r2 )
Besarnya proporsi variasi variabel Y yang
dapat dijelaskan oleh variabel X
Analisis Regresi Linier
b
y
x
xy
x2
y2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Σy
Σx
Σxy
Σx2
Σy2
n xy   x  y
n x  ( x )
2
a  y  bx
y

y
n
x

x
n
2
Coefficientsa
Unstandardized
Coefficients
Model
1
(Constant)
umur
B
3.025
.507
Std. Error
.838
.040
t
3.608
12.652
Sig .
.003
.000
a. Dependent Variable: berat badan
Berat Badan = 3.025 + 0.507 Umur
Contoh out-put
Untuk seorang anak yang berumur 18 bulan, maka berat anak
tersebut dapat diprediksi sebesar 12.151 kg
1. Satu studi ingin melihat hubungan
antara variabel BB ibu hamil dengan BB
bayi yang akan lahir. Adapun datanya
adalah sbb:
Ibu
1.
Latihan
BB ibu (kg)
49,4
BB bayi (gr)
3515
2.
63,5
3742
3.
68
3629
4.
52,2
2880
5.
54,4
3008
6.
70,3
4068
7.
50,8
3373
8.
73,9
4124
9.
65,8
3572
10.
54,4
3359
2. Seorang kepala Puskesmass ingin mengetahui
hubungan antara jumlah pengunjung dengan
banyaknya tetrasiklin yang digunakan. Untuk itu
diambil sampel 10 haridan diperoleh hasilnya
sbb:
Latihan
Hari
Kunjungan
(orang)
Jumlah tetrasiklin
1.
60
150
2.
50
140
3.
70
200
4.
65
156
5.
80
205
6.
46
140
7.
60
170
8.
70
210
9.
75
210
10.
50
140
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Buatlah diagram tebar dan simpulkan hasilnya
Hitung kekuatan hubungan antara masingmasing variabel dan interpretasikan hasilnya
Ujilah pada kemaknaan 5%, apakah hubungan
kedua variabel tersebut memang ada di
populasinya
Hitung koefisien determinan untuk masingmasing data dan interpretasikan hasilnya
Buat persamaan garis regresinya (model) dan
jelaskan arti dari nilai koefisien a dan b yang
diperoleh.
Data 1: prediksilah BB bayi yang akan
dilahirkan bila BB ibu hamil 60 kg
Data 2: prediksilah obat tetrasiklin yang harus
disediakan bila terdapat 75 kunjungan
Pertanyaan